计算机工程与应用

2021, v.57;No.989(22) 102-109

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基于新型拥挤度距离的多目标麻雀搜索算法
Multi-objective Sparrow Search Algorithm Based on New Crowding Distance

温泽宇;谢珺;谢刚;续欣莹;

摘要(Abstract):

现实中的多目标问题日益复杂,解决这类问题需要高效的优化算法。基于麻雀搜索算法,提出多目标麻雀搜索算法(Multi-objective Sparrow Search Algorithm,MSSA),对多目标优化问题进行求解。依据外部存档收敛性动态调整麻雀种群比例因子,以达到全局探索能力和局部开发能力的最佳平衡,确保收敛性;对麻雀种群进行非支配排序;对麻雀种群的发现者引入多项式变异因子,增强算法跳出局部最优的能力;设计一种新型拥挤度距离计算策略,利用外部存档解的拥挤度大小剔除相似个体的方法对种群进行裁剪,使个体不超过存档上限的同时维持种群的多样性。分别使用多目标函数和盘式制动器设计测试算法性能。MSSA与MOPSO、MOGWO、NSGA-II和SPEA2在多目标测试函数上进行对比实验,结果表明MSSA算法在收敛性和均匀性两项指标上有显著的优势。盘式制动器仿真结果表明,MSSA可以快速地找到问题的非支配解,证明了该方法的有效性。

关键词(KeyWords): 麻雀搜索算法(SSA);比例因子;外部存档;多项式变异;拥挤度距离

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 山西省自然科学基金(201801D12114,201801D221190);; 中央引导地方科技发展专项资金(YDZX20191400002270);; 先进控制与装备智能化山西省重点实验室开放课题基金(ACEI202102)

作者(Author): 温泽宇;谢珺;谢刚;续欣莹;

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DOI:

参考文献(References):

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